Od warsztatu do wdrożenia: jak wybierać procesy, które AI naprawdę usprawni

AI potrafi dać spektakularne efekty… ale tylko wtedy, gdy trafia w właściwy proces i ma warunki do działania (dane, narzędzia, właściciela, KPI, kontrolę ryzyka). W przeciwnym razie kończy się na „ładnym demie” i rozczarowaniu, bo automatyzujemy coś, co:

• jest rzadkie i niestandardowe,
  
• ma zbyt duże ryzyko błędu,
  
• nie ma mierzalnego wpływu,
  
• wymaga danych, których firma nie ma lub nie może użyć.
  

Ten przewodnik pokazuje praktyczną ścieżkę: warsztat → selekcja → pilot → produktowe wdrożenie. Tak, żeby AI realnie skracało czas, zmniejszało koszty i poprawiało jakość - a nie tylko „robiło wrażenie”.

‍

Dlaczego selekcja procesów jest kluczowa (i gdzie zwykle jest największy potencjał)

Badania McKinsey wskazują, że największa część wartości generatywnej AI koncentruje się w obszarach takich jak customer operations, marketing & sales, software engineering oraz R&D.
To dobra podpowiedź, gdzie szukać procesów „AI-friendly”, ale nadal trzeba zejść poziom niżej: z funkcji (np. „obsługa klienta”) do konkretnych strumieni pracy i zadań (np. „triage zgłoszeń + sugerowanie odpowiedzi + aktualizacja CRM”).

‍

Krok 0: najpierw ustal, jaki typ usprawnienia chcesz osiągnąć

W praktyce wdrożenia AI dzielą się na trzy kategorie (i każda wymaga innych procesów):

1. Copilot / asysta – AI wspiera człowieka (tworzy szkice, podsumowania, propozycje odpowiedzi).
   
2. Automatyzacja (end-to-end lub częściowa) – AI wykonuje kroki procesu samodzielnie, często z kontrolą człowieka (human-in-the-loop).
   
3. Decyzje / predykcje – AI rekomenduje decyzję (np. priorytet, ryzyko, routing), ale zwykle nie „zamyka” procesu sama.
   

Najbezpieczniejszy start to zwykle asysta + półautomaty, bo szybciej dają wartość i łatwiej nimi zarządzać.

‍

Krok 1: warsztat odkrywania procesów, który nie kończy się listą „życzeń”

Dobry warsztat kończy się mapą kandydatów + danymi do oceny, a nie „burzą mózgów”.

Uczestnicy: właściciel procesu, osoba operacyjna (realizująca zadania), przedstawiciel IT/DevOps (integracje), specjalista ds. bezpieczeństwa/RODO (dane), osoba odpowiedzialna za mierniki i analitykę (finanse/analityka).

Efekty warsztatu:

• 10–30 kandydatów (procesy lub podprocesy),
  
• dla każdego: cel, wejścia/wyjścia, systemy, wolumen, warianty, błędy, ryzyka, „wąskie gardła”.
  

Jak szybko zebrać prawdę o procesie (zamiast opinii)

Jeśli możesz, oprzyj discovery na danych:

• process mining (logi zdarzeń z systemów) i task mining (co ludzie realnie klikają na desktopie) pokazują faktyczny przebieg procesu i miejsca, gdzie są błędy, opóźnienia i potencjał automatyzacji. Microsoft opisuje to jako sposób na „prześwietlenie” procesu i identyfikację okazji do automatyzacji.
  
• narzędzia process mining (np. ekosystem RPA) podkreślają, że to alternatywa dla „wywiadów i spotkań”, które często dają niepełny obraz.
  
  

Krok 2: selekcja procesów – scoring, który działa w realnym świecie

Zamiast dyskutować „który proces jest fajny”, zastosuj prosty scoring 1–5 w kluczowych wymiarach. Potem wybierz 2–3 najlepsze do programu pilotażowego.

A. Wartość biznesowa (Impact)

Oceń:

• ile godzin miesięcznie zjada proces,
  
• ile kosztują błędy (rework, reklamacje, straty),
  
• czy wpływa na przychód (konwersja, churn),
  
• czy odblokowuje skalowanie (więcej klientów bez zatrudniania).
  
  

Wskazówka: McKinsey zwraca uwagę, że „use case” powinien mieć mierzalny wynik (np. redukcja kosztu, wzrost przychodu).

B. Powtarzalność i standaryzacja

AI najlepiej usprawnia fragmenty, które są:

• częste,
  
• mają podobny wzór,
  
• mają jasne reguły brzegowe (kiedy eskalować).
  
  

C. Dane i dostęp (Data readiness)

Sprawdź:

• czy dane istnieją (ticketing/CRM/ERP/logi),
  
• czy są jakościowe (spójne pola, mało „wolnego tekstu” bez struktury),
  
• czy można ich użyć prawnie i bezpiecznie.
  
  

D. Integracje i wykonalność (Feasibility)

Pytania pomocnicze do oceny „trudności wdrożenia”:

• Ile systemów trzeba będzie zintegrować (i jak bardzo są od siebie zależne).
• Czy są dostępne API albo inne punkty integracji, czy wszystko będzie wymagało obejść.
• Czy da się działać „na boku” – np. zacząć w trybie asysty, shadow mode lub równoległego procesu, zanim wejdzie się „w główny nurt” operacji.

‍

E. Ryzyko i kontrola (Risk)

Tu wchodzą w grę bezpieczeństwo, zgodność i reputacja. „Shadow AI” (używanie narzędzi AI bez nadzoru) jest realnym problemem – Gartner prognozuje, że do 2030 roku ponad 40% organizacji doświadczy incydentów bezpieczeństwa lub zgodności z tego powodu, więc polityki i edukacja są kluczowe.

Prosty sposób wyboru kandydata: najpierw celuj w procesy o wysokim Impact i wysokiej Feasibility, ale niskim Risk – to one powinny pójść na pierwszy ogień w pilocie.

‍

Krok 3: zdefiniuj „Thin slice” – minimalne wdrożenie, które dowozi KPI

Najczęstszy błąd: próbować usprawnić cały proces naraz.

Lepszy schemat:

1. wybierz jeden etap procesu (np. „triage zgłoszeń”),
   
2. ustal 1–2 KPI (np. czas pierwszej odpowiedzi, % poprawnych routingów),
   
3. zbuduj rozwiązanie, które w 2–6 tygodni pokaże trend.
   

OpenAI w swoim przewodniku o identyfikacji i skalowaniu use case’ów podkreśla, że adopcja AI to więcej niż znalezienie pomysłu – potrzebujesz procesu, który prowadzi od wartości i leadershipu do wdrożenia i skali.

‍

Krok 4: zaprojektuj kontrolę jakości i „bezpieczniki” od pierwszego dnia

Jeżeli AI ma wpływać na klienta, finanse albo bezpieczeństwo, ustaw jasne zasady: kto zatwierdza użycie, jakie dane wolno przetwarzać, jakie kontrole jakości obowiązują i jakie metryki ryzyka monitorujesz.

• human-in-the-loop (człowiek zatwierdza),
  
• progi ufności (poniżej progu → eskalacja),
  
• monitoring jakości (np. sampling 50 spraw tygodniowo),
  
• logowanie decyzji (audytowalność),
  
• politykę danych (co może wyjść do modelu / co nie).
  

To także realnie ogranicza ryzyko „shadow AI”, bo daje ludziom legalną, bezpieczną ścieżkę korzystania.

‍

Krok 5: dopiero potem „skaluj” – standaryzuj i replikuj wzorzec

Skalowanie nie polega na „dokładaniu kolejnych promptów”. Polega na:

• standardzie integracji,
  
• bibliotece komponentów (np. klasyfikacja, ekstrakcja, generowanie, walidacja),
  
• wspólnych KPI,
  
• procesie wdrażania zmian i testów.
  
  

Dobrą praktyką jest proces discovery oparty o mining: process mining pokazuje, jak naprawdę płynie proces w systemach i gdzie powstają straty (wąskie gardła, zbędne kroki), a task mining ujawnia, jak ludzie wykonują pracę na desktopie i które czynności nadają się do automatyzacji.

‍

Przykłady procesów, które AI zwykle usprawnia „naprawdę”

Poniżej inspiracje, które często dobrze przechodzą scoring:

Obsługa klienta / helpdesk

• klasyfikacja i routing ticketów,
  
• podsumowanie kontekstu z historii klienta,
  
• sugestia odpowiedzi + linki do bazy wiedzy,
  
• wykrywanie eskalacji/ryzyka churn.
  
  

Sprzedaż i marketing

• personalizowane szkice maili/ofert,
  
• streszczenia rozmów i uzupełnianie CRM,
  
• kwalifikacja leadów (asysta, nie „autopilot”).
  
  

Software engineering

• generowanie testów, dokumentacji, refactoring asystowany,
  
• triage błędów, podsumowania incydentów.
  
  

To koreluje z obszarami największej wartości wskazywanymi w analizie McKinsey.

‍